Los siguientes estudios de caso intentan exponer al lector a un rango de técnicas y aplicaciones de percepción remota. Los estudios de caso han sido preparados en un orden que refleja el objetivo primario del experimento:
Detección de Peces
| Técnica Directa: | ||
| - | Dimensión del cardumen (Estudio de Caso No. 1) | |
| Técnicas Indirectas: | ||
| - | Conteo de barcos de pesca (Estudio de Caso No. 2) | |
| - | Ecosondeo (Estudio de Caso No. 3) | |
| - | Bio-luminiscencia (Estudio de Caso No. 4) | |
| - | Clorofila (Estudio de Casos No. 5 y 6) | |
| - | Turbidez del agua y color del océano (Estudio de Caso No. 7) | |
| - | Temperatura de la superficie del mar (Estudio de Casos No. 8 y 9) | |
| - | Fitoplancton y temperatura de la superficia del agua (Estudio de Caso No. 10) | |
| - | Color del océano y temperatura superficial del mar (Estudio de Caso No. 11) | |
| - | Color del océano, clorofila y fitoplancton (Estudio de Casos No. 12 y 13) | |
Detección de Invertebrados
| Técnicas Indirectas: | ||
| - | Conteo de boyas (Estudio de Caso No. 14) | |
| - | Habitat del fondo (Estudio de Caso No. 15) | |
Detección de Plantas Marinas
| Técnica Directa: | ||
| - | Firma espectral (Estudio de Caso No. 16 y 17) | |
Identificación del Habitat del Fondo
| Técnica Directa: | ||
| - | Firma espectral (Estudio de Caso No. 18) | |
Medición de Parámetros de Oceanografía Física
| - | Batimetría (Estudio de Caso No. 19) | |
| - | Temperatura de la superficie del mar (Estudio de Caso No. 20) | |
| - | Corrientes (Estudio de Caso No. 21) | |
| - | Velocidad del agua superficial (Estudio de Caso No. 22) |
| Referencia: | Hara, I., 1985, Moving direction of Japanese sardine school on the basis of aerial surveys. Bull.Japan.Soc.Sci.Fish., 51(12):1939–45 |
| Técnica de Percepción Remota: | Percepción Remota Aérea: Plataforma - Cessna U-206G; Sensor - Observación Visual y Cámara Aérea. |
| Objetivo: | Detectar, identificar y monitorear la forma y movimiento de cardúmenes de sardina, Sardinops melanosticta, en la costa sureste de Hokkaido, Japón. |
| Lógica Experimental: | Los estudios aéreos son más apropiados para la observación de cardúmenes de sardina que las mediciones de sonar o las observaciones subacuáticas porque son más sinópticas, cubren un área geográfica más amplia y facilitan el mapeo. |
| Método: | La forma, color y movimiento de los cardúmenes de sardinas fueron determinados al observar de un Km de barrido desde una nave aérea pequeña a una altitud de 500 m (referirse a las Figuras 8.1 y 8.2). Los cardúmenes fueron subsecuentemente medidos desde fotografías aéreas (referirse a la Figura 8.3). El movimiento de los cardúmenes de peces fué determinado por referencia a tres contentedores de colornate amarillo los cuales fueron anexados a dispositivos flotantes (referirse a la Figura 8.4). |
| Resultados y Conclusiones: | El color azul obscuro del frente de los cardúmenes y el color “azul acuoso” de la parte trasera permite la determinación del movimiento del cardumen con una sóla observación. |
| Las dimensiones relativas de los cardúmenes de sardina en el área observada fueron 33 - 50:5:1 indicando el cociente de ancho: longitud: grado vertical, respectivamente. La dimensión más grande, el ancho, es usualmente el aspecto significativo del cardumen. | |
| Este experimento indicó que los métodos de observación aérea son efectivos para el estudio del comportamiento de cardúmenes de peces. Sin embargo, sería deseable, establecer un sistema coordinado y sincronizado de observaciones aéreas y desde el barco. |
Figura 8.1 Línea de vuelo para obsevatión visual el 22 de Septiembre de 1984. Se indica el número de cardúmenes de sardina indentificado.
Figura 8.2 Línea de vuelo para observación visual el 23 de Septiembre de 1984. Se indica el número de cardúmenes de sardina identificado.
Figura 8.3 Cambios en la forma oval del cardumen dibujado de fotografía vertical u oblicua u oblicua. Se indica el tiempo de observación. Los tres puntos representan los flotadores soltados desde el aire, y las dos líneas muestran una pluma amarilla del marcador marino adjunto.
Figura 8.4 Los cambios de la elongación y la forma intermedia de los cardúmenes expresados en la misma forma que en la Figura 8.3 La flecha indica la dirección del movimiento del cardumen.
| Referencia: | Bazigos, G.P. et al., 1979, Aerial frame survey along the southwest coast of India. Rome, FAO, UNDP/FAO Pelagic fishery investigation project on the southwest coast of India. FIRM-IND/75/038:104p. |
| Técnica de Percepción Remota: | Percepción Remota Aérea: Plataformas - Aeronaves tipo “Twin Beech” y E18-S. Sensor - Ojo Humano (Localización Aérea) |
| Objetivo: | 1. Evaluar el área de distribución y el nivel de localización del sector costero de la industria pesquera: 2. Proporcionar estimaciones actuales del número de barco pesqueros observados en operación por tipo y pesquería principal, esto es, pesquería no mecanizada y pesquería mecanizada; 3. Proporcionar información del nivel de la actividad pesquera de los barcos pesqueros en operación al comienzo de la temporada de pesca. |
| Lógica Experimental: | Este estudio estuvo basado en la habilidad de biólogos pesqueros bien capacitados para diferenciar los tipos y artes de pesca desde un avión volando a una altura de 500 pies y moviéndose a una velocidad de 120 millas naúticas por hora. |
| Método: | Dos grupos de investigadores experimentados (tres en cada grupo) fueron orientados antes del vuelo. La responsabilidad del grupo 1 era obtener mediciones de los barcos pesqueros observados en la línea de costa/sitios de désembarque. La tarea del grupo 2 fué obtener mediciones de los barcos pesqueros observados en el agua. Anotaciones separadas fueron tomadas durante el vuelo de estudio para los barcos mecanizados y no mecanizados. |
| El estudio de estructura aérea (AFS) incluyó en su lista únicamente barcos pesqueros en operación. El área de estudio cubrió el total de la costa este y la punta sur de la India. Esta larga línea de costa fué dividida en unidades de tiempo/espacio para poder incrementar la precisión de la estimación ocular. | |
| Un error que ocurre en un estudio de esta naturaleza, es la omisión de barcos mecanizados que se encuentran operando más allá de las áreas cubiertas por el AFS. Para quitarle el sesgo a las estimaciones calculadas del número total de barcos mecanizados observados en el agua, un estudio de verificación de cobertura de pequeña escala (CCS) del AFS fué llevado a cabo. | |
| El estudio de verificación de cobertura, estuvo compuesto de un crucero de muestreo exploratorio de sonar conducido por el proyecto brevemente después de completar el AFS. Los hallazgos del estudio (referirse a la Figura 8.5) fueron dividos en dos categorías: | |
| 1) barcos mecanizados y no-mecanizados observados operando en el agua dentro del área cubierta por el AFS; | |
| 2) barcos mecanizados y no-mecanizados observados operando fuera del área cubierta por el AFS. | |
| El análisis de los datos fué llevado a cabo con los siguientes métodos: | |
| 1) determinación del coeficiente de actividad pesquera, esto es, el porcentaje de barcos pesqueros en el agua: | |
| 2) determinación de la concentración de barcos pesqueros, esto es, número de barcos estandar por unidad de área o unidad de longitud. Una canoa de tamaño medio fué tomada como estandar; | |
| 3) determinación de la relación geográfica entre barcos mecanizados y no mecanizados; | |
| 4) determinación del patrón de distribución espacial de todos los tipos de barcos. | |
| Resultados y Conclusiones: | Cuando se compararon con las estadísticas del gobierno, los resultados mostraron una susbstancial discrepancia en el número de barcos para ciertas áreas. Esto fué debido principalmente a la no actualización de los datos del gobierno. En una situación donde las estadísticas existentes no sean confiables, no existe método para probar la validez de un AFS. |
| Ya que las pesquerías en el área del proyecto fueron más dinámicas que lo previsto, se recomendaron dos estudios de estructura aérea durante la temporada de pesca. | |
| En el análisis estadístico se realizó un intento para evaluar la distribución operacional y el nivel de localización de las pesquerías estudiadas. Un modelo matemático fué desarrollado para expresar la distribución espacial. |
Figura 8.5 Carta pictórico de la distributión de los barcos pesqueros marinos cubierta por el AFS en el área del pyoyecto, para un grado de latitud.
| Referencia: | Blindheim, J., G.H.P. de Bruin and G. Saetersdal, 1979, A survey of the coastal fish resources of Sri Lanka. Report No. 2, April – June 1979. Reports on surveys with R/V DR. FRIDTJOF NANSEN. Bergen, Institute of Marine Research, 63 p. |
| Técnica de Percepción Remota: | Ecosondeo: Plataforma - Barco de investigación (DR. FRIDTJOF NANSEN); Sensores - Ecosonda, Sonar. |
| Objetivo: | Describir y evaluar los recursos demersales, semi-demersales y recursos |
| pelágicos en la región pesquera en Sri Lanka. | |
| Lógica Experimental: | El ecosondeo puede ser utilizado como una técnica de muestreo para poblaciones de peces. Asumiendo que la distribución de peces en un área particular es uniforme y que la velocidad del barco es constante, el área del trazado de peces realizada en la grabación del ecosonda puede ser considerada proporcional al tamaño del cardumen de peces. El factor de conversión para esta proporcionalidad, fué deducido de experimentos de prueba. La característica del fondo marino puede también ser determinada por una grabación de ecosonda. |
| Método: | Estudios pesqueros y de ecosondeo en las aguas alrededor de Sri Lanka fueron llevados a cabo por el barco de investigación pesquera DR. FRIDTJOF NANSEN para tres estaciones, Agosto- Septiembre 1978, Abril–Junio 1979 y Enero- Diciembre 1980. Experimentos pesqueros se llevaron a cabo en un total de 133 estaciones de pesca con diferentes tipos de artes de pesca incluyendo arrastre de fondo, arrastre pelágico, palangre de fondo y dragado de ostiones (referirse a la Figura 8.6). |
| El equipo de percepción remota utilizado en este estudio fueron dos ecosondas (38 KHz y 120 KHz) y un sonar de búsqueda de luz (18 KHz). | |
| El ecointegrador adjunto a este equipo acústico grabó los datos analógicos a una tasa de 1 mm por milla naútica. | |
| Las condiciones del fondo del piso de la plataforma fué clasificado en 4 grupos: “plano parejo”, “desigual”, “muy áspero”, y “pendiente pronunciada”. Al analizar la grabación de ecos del fondo, las características generales de la plataforma continental de Sri Lanka fueron encontradas como un “plano parejo” con un talud “desigual” y “muy aspero”. El mapeo del fondo marino con ecosondas aunado a pesca experimental, identificaron los campos de pesca favorables. | |
| Por razones de navegación y seguridad, el mapeo del mar fué confinado a regiones más profundas que 10 metros: Las especies pudieron ser diferenciadas por el patrón de las grabaciones. Peces pelágicos de tamaño pequeño, por ejemplo, clupéidos y ojotones, fueron encontrados en cardúmenes bien definidos. Peces semidemersales, por ejemplo, pargos, nemípteros, carángidos, etc., fueron encontrados en agregaciones más esparcidas. Referirse a las Figuras 8.7, 8.8 y 8.9 para ejemplos. La discriminacion de peces en diferentes especies con ecogramas, fueron confirmadas por las capturas de peces. | |
| Aunque no se realizó un análisis cuantitativo detallado del ecograma, fué posible diferenciar las huellas de eco de tres tipos arbitrarios de biomasa de peces: muy dispersos (1–10 mm por milla náutica), dispersos (11–20 mm por milla náutica), y denso (mayor de 20 mm por milla náutica). Los registros del eco integrador en milímetros por milla náutica, son medidas relativas proporcionales a la densidad de peces, esto es, una unidad de 1 mm por milla náutica representa un cierto número de peces individuales de una especie particular por milla náutica cuadcada. Se requiere un factor de conversión para determinar la biomasa absoluta de peces a partir de los valores relativos del ecointegrador. | |
| Este estudio también incluyó la determinación, por métodos convencionales, de la temperatura, la salinidad y el oxígeno disuelto en nueve secciones a lo largo de la plataforma continental. | |
| Resultados y Conclusiones: | Las observaciones en el fondo revelaron que las áreas buenas para el arrastre están limitadas a las partes bajas de la plataforma continental cercanas a la costa, y las partes bajas del área norte. |
| La observación hidrográfica, permitió una descripción de las masas de agua de la plataforma continental. El contenido del oxígeno disuelto en aguas de las costas noroeste, noreste y este, fueron encontradas como insuficientes para soportar especies de peces comerciales. El estudio describió la distribución de peces de importancia comercial a lo largo de la costa, desde Negombo hasta el Banco de Pedro; la biomasa total fué evaluada aproximadamente en 500,000 toneladas. Sobre la base de algunos supuestos simples respecto a la densidad media de biomasa en las aguas someras del norte, no cubiertas por este estudio, la biomasa total de la plataforma costera de Sri Lanka y las aguas adyacentes inmediatas, fuéestimada en 750,000 toneladas. El rendimiento sostenido potencial anual de estos recursos fué calculado en el orden de 250,000 toneladas, de las cuales 80,000 toneladas répresentan demersales grandes o especies semidemersales. Este estimado bien puede probar ser conservador pero indica que el nivel presente de 100,000 toneladas de captura, puede cuando menos ser doblado. |
Figura 8.6 Dimensiones del rayo de sonido de una ecosonda a 20 m de eco profundiad en relación a la distancia entre los portones del arrastrero y el final de la red de arrastre.
Figura 8.7 Ejemplo de ecograbaciones “Tipo A” de peces demersales y semidemersales.
Figura 8.8 Ejemplo de ecograbaciones “Tipo B” de peces pelágicos dispersos.
Figura 8.9 Ejemplo de ecorabaciones “Tipo C” de cardúmenes de peces pelágicos menores dentro de grabaciones de peces pelágicos mayores disepersos (Tipo B).
| Referencia: | Roithmayr, C.M., 1970, Airborne low-light sensor detects luminiscencing fish schools at night. Commer. Fish.Rev., 32(12): 42–51 |
| Técnica de Percepción Remota: | Percepción Remota Aérea: Plataforma - Aeronave; Sensores - Cámara Aérea, Espectrómetros. |
| Objetivo: | Evaluar los stocks de peces en la noche utilizando sensores de baja luz. |
| Lógica Experimental: | La biolomuniscencia es la luz producida por plantas y animales vivos incluyendo al plancton. La substancia responsable de la emitancia de luz, la luciferina, cuando es perturbada absorbe energía y emite luz. Cuando cardúmenes de peces perturban el agua, muchos de estos organismos emiten luz a través de la cual puede ser detectada la presencia de peces. |
| Método: | Durante 1968, se condujeron purebas en aguas frente a Florida a bordo de un redero comercial. Un observador de luz de estrellas fué utilizado para detectar la bioluminiscencia asociada con cardúmenes de sierra. Con el uso del observador aunado a una cámara de circuito cerrado de televisión, la imagen de los cardúmenes luminiscentes fué grabada en cintas de video. |
| Durante las noches obscuras, los cardúmenes de peces luminiscentes fueron registrados en cintas de video con un observador SANOS (Sistema de Observación Nocturna de Estabilización Aérea) y un circuito cerrado de televisión. Los cardúmenes luminiscentes de la superficie podrían ser detectados por un detector de baja luz a una altitud de 1,600 m (5,000 pies). | |
| Resultados y Conclusiones: | Los detectores de baja luz probaron ser eficientes en la detección de cardúmenes de peces en noches sin luna (referirse a la Figura 8.10). |
| Esto puede ser de gran ayuda a los pescadores para reducir su tiempo de búsqueda. También le dará a los investigadores la oportunidad de estudiar el comportamiento nocturno de cardúmenes de peces. | |
| El sensor aéreo podría ayudar grandemente en la evaluación de recursos al proveer observaciones en “tiempo real” del número y tamaño de los cardúmenes de peces. |
Figura 8.10 Un gran cardumen luminiscente de arenque, 160 m (500 pies) de diámetro, aplificado por un sensor aéreo de baja luz.
| Referencia: | Cram, D.L., 1979, A role for the NIMBUS-9 coastal zone colour scanner in the management of a pelagic fishery. Fish.Bull./Vissèrij-Bull.,Cape Town, (11):1–9 |
| Técnica de Percepción Remota: | Percepción Remota por Satélite: Plataforma - NIMBUS-G, LANDSAT-1; Sensores - CZCS, MSS. |
| Objectivo: | Detectar y medir concentraciones de clorofila con la ayuda de imágenes del CZCS para determinar la distribución de sardina frente a la costa suroeste de Africa. |
| Lógica Experimental: | Los cardúmenes de sardina tienden a evitar áreas densas de fitoplancton y abundantes en zooplancton. Dada la diferencia en firmas espectrales entre el fitoplancton café-verde (Fragilaria karstenii),la cual fué la especie más dominante en aguas del suroeste Africano, y las aguas marinas, el primero puede ser discriminado en imágenes CZCS. Esto proporcionó un método importante para el delineamiento de la distribución de sardinas. |
| Método: | Imágenes CZCS fueron analizadas para poder delinear áreas de ocurrencia de fitoplancton. Las variaciones en la turbidez del océano, deducidas de datos del LANDSAT-1, fueron comparadas con pesquerías previamente existentes, con datos oceanográficos y con datos percibidos remotamente, en un intento por identificar características biológicas frente a la costa suroeste de Africa. |
| También se realizó un intento para discriminar áreas de abundancia de zooplancton, principalmente euphasiids, a partir de imágenes LANDSAT. | |
| Resultados y Conclusiones: | El CZCS del NIMBUS-G se encontró como eficiente en la detección y medición del contenido de clorofila del agua. Imágenes LANDSAT MSS fueron utilizadas para delinear áreas de zooplancton (referirse a la Figura 8.11). Con el conocimiento de las áreas de ocurrencia de fitoplancton y zooplancton, fué posible inferir la ocurrencia de sardina, principalmente porque las sardinas tjenden a ocupar zonas donde el fitoplancton y el zooplancton están presentes en densidades intermedias. |
| Esta información podria ser utilizada para minimizar el. Componente de búsgueda del esfuerzo pesquero, y para refinar evaluaciones de stocks de sardina por medio de cálculos de captura por unidad de esfuerzo. |
Figura 8.11 Distribución plancton y posiciones obsevadas de grupos de carúmenes de sardina, acumulado a lo large de 10 días
| Referencia: | Caraux, D. and R.W. Austin, 1983, Delineation of seasonal changes of chlorophyll frontal boundaries in Mediterranean coastal waters with NIMBUS- 7 coastal zone colour scanner data. Remote Sensing Environ., 13(3):239–49 |
| Técnica de Percepción Remota: | Percepción Remota por Satélite; Plataforma - NIMBUS-7 Sensor - CZCS |
| Objetivo: | Determinar los cambios estacionales de las principales fronteras de clorofila en el Mediterráneo noroccidental (Golfo de Lion) utilizando imágenes CZCS. |
| Lógica Experimental: | El Barredor de Color de la Zona Costera (CZCS) del NIMBUS-7, fué diseñado primordialmente para detectar el contenido de clorofila de las aguas costeras. |
| La delineación de las fronteras frontales de clorofila utilizando imágenes CZCS ha sido llevada a cabo por varios años. | |
| La concentración de clorofila fué considerada como una función de la diferencia de los valores de reflectancia en dos canales. Combinaciones variadas de bandas y valores para las constantes del modelo matemático fueron utilizadas para tipos diferentes de agua, esto es, los valores de reflectancia cambiaron de acuerdo a la concentración y composición de particulas suspendidas, etc. | |
| Método: Conclusión: | Imágenes sin nubes del Golfo de Lion fueron obtenidas para el año 1979. Las imágenes fueron corregidas de la atenuación atmosférica. Utilizando algoritmos especificos, fueron producidos mapas que representan la distribución de clorofila para el área bajo investigación (referirse a la Figura 8.12). Las fronteras de pigmentos de tipo de clorofila determinadas en este estudio, mostraron un parecido a aquellos previamente identificados por otros analistas utilizando radiometría infrarroja térmica. |
| Los resultados demuestran que la distribución de fitoplancton es un buen indicador de las variaciones estacionales de los frentes oceánicos, con los cuales están asociadas muchas especies de peces. | |
| Características tales como surgencias costeras, remolinos ciclónicos o plumas podrían ser monitoreadas. |
Figura 8.12 Monitoreo de fronteras de clorofila en el Golfo de Lion a lo largo de 1979. Las fronteras fueron delineadas después de atribuirles diferentes colores a los rangos de concentración de clorofila de las imágenes del CZCS. La diferente inclinación y ángulo de barrido del radiómetro del CZCS, ocasionan las variaciones en el área cubierta.
| Referencia: | Kemmerer, A.J., 1980, Environmental preferences and behavior patterns of Gulf menhaden (Brevoortia patronus) inferred from fishing and remotly sensed data. ICLARM Conf. Proc., (5):345–70 |
| Técnica de Percepción Remota: | Percepción Remota de Satélite y Aérea. Plataformas - LANDSAT-1 y 2, Aeronave; Sensores - MSS, Cámara Aérea, T.V. |
| Objetivo: | Evaluar y subsecuentemente demostrar la factibilidad de utilizar datos adquiridos remotamente para mejorar el manejo y utilización de recursos pesqueros pelágicos costeros, especialmente lacha escamuda. |
| Lógica Experimental: | La distribución de lacha escamuda se encontró correlacionada con el color y turbidez del agua. Los patrones distribucionales de estos peces, pueden ser pronosticados por lo tanto, en relación a estos parámetros. |
| Método: | La mayor parte de los datos considerados en este trabajo fueron recolectados de tres áreas en la parte Norte del Golfo de México en 1972, 1975 y 1976. Estas áreas fueron seleccionadas por la cobertura del LANDSAT, y la logistica y localización de la flota pesquera. En 1972, fotografias aéreas y un sistema de imágenes de television de bajo nivel de luz, fueron utilizados extensivamente para recolectar datos sobre la distribución y abundancia de lacha escamuda. |
| Adicionalmente a las capturas comerciales de estos peces, se recolectaron datos oceanográficos que incluyen: temperatura de la superficie del mar, salinidad, penetración de la luz, color, clorofila superficial y profundidad del agua. | |
| Resultados: | Los únicos parámetros oceánicos que tuvieron alguna correlación con la distribución de lacha escamuda, fueron la penetración de la luz y el color del océano. Aunque la distribución de este pez no puede ser inferida de imágenes LANDSAT, los valores de radiancia de cada banda espectral fueron encontrados como significativamente correlacionados. Sobre la base de turbidez y color, las imágenes LANDSAT fueron clasificadas para proporcionar las áreas altamente probables de ocurrencia de lacha escamuda (referirse a la Figura 8.13). En 1976 se demostró y subsecuentemente se estableció un sistema de captura y evaluación pesquera ayudada por satélite. Ahora es posible producir en tiempo real cercano cartas de probabilidad de ocurrencia de lacha escamuda utilizando imágenes MSS del LANDSAT. |
| Conclusión: | La habilidad de inferir patrones de distribución de peces sinópticamente a partir de datos ambientales colectados por una nave espacial tendrá profundas implicaciones de manejo. Asimismo, permitirá a los investigadores del recurso mejorar sus diseños de muestreo y los análisis subsecuentes que conducirán a una evaluación de stocks eficiente y precisa. El monitoreo de largo plazo de estos patrones, permitirá a los administradores del recurso detectar y subsecuentemente predecir perturbaciones al recurso natural e inducidas por el hombre. |
Figura 8.13 Clasificación de datos LANDSAT MSS del 20 de Mayo de 1975, en áreas de baja y alta probabilidad de pesca de la lacha escamuda para la mitad oriental de la sonda del Mississippi.
| Referencia: | Lasker, R. et al., 1981, The use of satellite infrared imagery for describing ocean processes in relation to spawning of the northern anchovy (Engraulix mordax). Rèmote Sensing Environ., 11:439–53 |
| Técnica de Percepción Remota: | Percepción Remota Aérea: Plataforma - NOAA-6; Sensor - AVHRR |
| Objective: | Relacionar las variaciones en meso-escala (aproximadamente 200 kms.) de la distribución de la temperatura superficial del mar con el desove de la anchoa, e identificar y delinear procesos oceánicos importantes que podrían influenciar la supervivencia de los huevos y larvas del pez. |
| Lógica Experimental: | Este proyecto intentó evaluar la influencia que tiene la temperatura superficial del agua sobre el movimiento y reproducción de la anchoa, por medio de imágenes de satélite de los patrones de la temperatura superficila del mar. |
| Esta relacion, puede conducir a meétodos predictivos para la identificaion de sitios óptimos de pesca. | |
| Métodos: | Los datos del AVHRR fueron convertidos a temperaturas superficiales del mar. La calibración de temperatura fué realizada a través de relacionar valores de pixels en la escala gris a observaciones obtenidas por barcos de la temperatura de la superficie del mar el mismo día en varios sitios. |
| Los parámetros oceanográficos y biológicos fueron obtenidos por el barco de investigación David Starr Jordan de la NOAA, utilizando un termosal inógrafo, una red de plancton y arrastre de media agua. | |
| Resultados y Conclusiones: | La distribución de huevos de anchoa de un día de edad, claramente demostró que casi todo el desove estuvo confinado a la bahía Sur de California. El grado de desove hacia el mar abierto fué aparentemente confinado por la intrusión hacia el sur de agua recientemente resurgida representada por la isoterma de 14°C (referirse a la Figura 8.14). |
| En Marzo-Abril de 1980 la anchoa no entró en agua más fría de 12.5°C ni más caliente de 17°C. En años anteriores, una cantidad considerable de desove se llevó a cabo con temperaturas arriba de 16.5°C y en agua más fría que 14°C. La temperatura modal para el desove de la anchoa fué de 14° – 15°C de 1969 a 1979, pero fué de 15° a 17°C en 1980. Por esta razón, los autores llegaron a la conclusión que la temperatura no era la única variable ambiental responsable de la distribución de anchoa en 1980. La temperatura, sin embargo, puede ser utilizada como un indicador de la distribución de la masa de agua. | |
| Sensores de viento, clorofila y estado del mar utilizados conjuntamente con el AVHRR podrían proporcionar información más confiable sobre la distribución de huevos y larvas de peces. |
Figura 8.14 Distribución de huevos de anchoa sobrepuestos en una imagen térmica de la Bahía de California Sur. La isoterma de 14°C, Graficada a partir de una calibración de satélite en escala gris, puede observarse en la imagen. Los cuadros indican el número de huevos de ancho bajo un metro cuadrado de superficie marina.
| Referencia: | Cornillon, P. et al., 1986, Sea surface temperature charts for the southern New England fishing community. Marine Technology Society Journal, 20(2):57–65 |
| Técnica de Percepción Remota: | Percepción Remota por Satélite: Plataforma - NOAA-7; Sensor - AVHRR |
| Objetivo: | Evaluar el apoyo potencial de cartas SST derivadas de satélite para actividades pesqueras sobre la plataforma continental. |
| Lógica Experimental: | Un número dado de especies de peces tiene preferencias por agua de mar con un rango específico y limitado de temperatura. Los pescadores por lo tanto, pueden tomar ventaja de cartas de la temperatura de la superficie del mar (SST) para apoyarse en la localización óptima de áreas de pesca. |
| Método: | Durante 1983 y 1984, el Servicio de Asesoría Marina de la Concesión del Mar y la Escuela de Graduados de Oceanografía en la Universidad de Rhode Island (URI) preparó 37 mapas SST a partir de datos AVHRR y los envió a pescadores del sur de Nueva Inglaterra. A lo largo del programa, las respuestas de los usuarios fueron buscadas y, con el objeto de satisfacer los requerimientos de los usuarios, se enviaron tres productos diferentes: un mapa de temperaturas cubriendo el total de la región de estudio (referirse a la Figura 8.15); un mapa de temperatura caracterizando una ampliación de una sub-región de particular interés (referirse a la Figura 8.16); y un mapa de gradientes de temperatura mostrando las áreas de altos gradientes horizontales SST (referirse a la Figura 8.17). |
| Los datos del AVHRR fueron recibidos en la Universidad de Rhode Island 24 a 36 horas después de su adquisición. Posteriormente fueron procesados y los resultados fueron inmediatamente enviados por correo a los pescadores quienes los recibieron al día siguientes. | |
| Resultados y Conclusiones: | La interacción entre URI y los usuarios durante el experimento, permitió el desarrollo de productos que los pescadores reconocieron como útiles. Muchos pescadores, sin embargo, quisieron mayor resolución espacial y varios consideraron que las cartas eran obsoletas al momento que fueron recibidas. Aunque los pescadores consideraron que ahorraron dinero debido a un decremento en el tiempo de búsqueda, pocos estuvieron disponibles para gastar más de 50 dólares por año para recibir las cartas. Dos problemas fueron identificados: los sensores infrarojos tales como el AVHRR no ven a traés de las nubes, resultando en períodos donde no pueden ser adquiridos datos SST. Los sensores de microondas, pueden producir datos SST a través de nubes, pero estos sensores no están actualmente disponibles en satélites civiles. Segundo, el retraso entre el paso del satélite y el envío de la carta SST a los pescadores, fué excesivo. Este retraso podriía ser altamente reducido con el uso de métodos de transferencia electrónica de datos. |
Figura 8.15 Carta de análisis oceanográfico NOAA/NESDIS (Servicio Nacional de Datos e Información de Satélites Ambientales), del 18 de Junio de 1984.
Figura 8.16 Subsección de la carta NOAA/NESDIS mostrada en la Figura 8.15 y nodificada por el NMFS (Servicio Nacional de Pesquerías Marinas).
Figura 8.17 Alargamiento de la región este de Long Island, enviada a los pescadores.
| Referencia: | Laurs, R.M. et al., 1984, Albacore tuna catch distributions relative to environmental features observed from satellites. Deep-Sea Res., 31(9): 1085–99 |
| Técnica de Percepción Remota: | Percepción Remota por Saté;ote: Plataforma - NOAA-7, NIMBUS-7; Sensores - AVHRR, CZCS. |
| Objectivo: | Determinar la relación entre los patrones hidrográficos obtenidos por imágenes de sensores de satélite y la distribución de albacora. |
| Lógica Experimental: | Es bien conocido que la ocurrencia de albacora está estrechamente relacionada a las condiciones oceanográficas del Pacífico Norte. El AVHRR permite el reconocimiento de frentes térmicos, mientras que el CZCS proporciona una medición precisa del contenido de clorofila, y por lo tanto, la distribución de fitoplancton. Utilizados conjuntamente, proporcionan información valiosa sobre la distribución de albacora y podrían guiar a los pescadores a las regiones óptimas de pesca. |
| Método: | La red de recolección y procesamiento de datos de satélite utilizada para este experimento, está indicada en le Figura 8.18. Las radiancias del CZCS fueron convertidas a concentraciones de pigmentos de fitoplancton utilizando un algoritmo de pigmento (cociente de banda) mientras que las radiancias del AVHRR fueron convertidas a temperatura y corregidos los efectos atmosféricos. |
| Finalmente, las imágenes de la temperatura superficial del mar, fueron registradas para puntos de control tomados de la imagen del CZCS, de tal forma, que las dos imágenes pudieran ser corregistradas (sobrepuestas). | |
| Los datos de captura de albacora fueron obtenidos de las bitácoras diarias proporcionadas por los pescadores. Los datos de captura para períodos desde dos días antes hasta dos días después de cada par de pasadas de satélite, fueron graficados sobre las imágenes de temperatura y pigmento de fitoplancton. | |
| Resultados y Conclusion: | Los resultados claramente mostraron la existencia de una relación entre frentes oceánicos y distribución de albacora. Intrusiones hacia la costa de aguas oceánicea, fueron sitions particularmente favorables para la agregación de albacora. Los resultados mostraron también que, en aguas lejanas a la costa, las concentraciones comerciales de albacora estuvieron asociadas con fronteras oceánicas marcadas por frentes de color resultantes de la distribución y concentración de fitoplancton, pero sin gradientes de temperatura superficial del mar. Por lo tanto, las concentraciones de fitoplancton parecieron ser cuando menos tan importantes como la temperatura para explicar y predecir la ocurrencia de albacora (referirse a la Figuras 8.19 y 8.20). |
Figura 8.18 Red de recolección y procesamiento de satélite utilizada por el Servicio Nacional de Pesquerías Marinas de los Estados Unidos (Centro Suroeste de Pesqurías).
Figura 8.19 Capturaas diarias de albacora en California Central, del 27 de Septiembre al 2 de Ocutubre de 1981, sobrepuestas a la imagen de temperatura de la superficie del mar del NOAA-7 AVHRR, del 30 de Septiembre de 1981, 14:02 PST.
Figura 8.20 Captura diaria de albacora en California Central, del 27 de Septiembre al 2 de Octubre de 1981, sobrepuesta al cociente de color azul- verde, y a la concentración de pigmento de fitoplancton, del 29 de Septiembre de 1981, 11:30 Pst.
| Referencia: | Montgomery, D.R. et al., 1986, The applications of satellite-derived ocean color products to commercial fishing operations. Marine Technology Society Journal, 20(2) :72–86 |
| Técnica de Percepción Remota: | Percepción Remota por Satélite: Plataforma - NIMBUS-7; Sensor - CZCS |
| Objectivo: | Evaluar la utilidad y beneficio de cartas ambientales especialmente preparadas y diseñadas para operaciones pesqueras comerciales. |
| Lógica Experimental: | Parece ser que el color del océano y los datos de temperatura de la superficie del mar son complementarios para definir los límites ambientales de la distribución del atún albacora, Thunnus alalunga. |
| Datos derivados del satélite pueden proporcionar una amplia cobertura geográfica y sinóptica en comparación a la obtenida por barco o naves aéreas. | |
| Método: | Los datos del CZCS del satélite NIMBUS-7, fueron recibidos y procesados por las Instalaciones de Satélite de Scrips en California. Los pasos de pre- procesamiento de la imagen, incluyeron corrección atmosférica, cociente azul/ verde, creación de la imagen y remuestreo de la proyección Mercator. El análisis de datos involucróla identificación de masas de agua, la creación de un compuesto de falso color, y finalmente, la producción de cartas de frontera a partir de la imagen interpretada. |
| Dado que la transmisión de facsimil de color es un proceso complejo y costoso, los datos fueron convertidos a una carta en blanco y negro, con anotaciones de los códigos del tipo de agua (referirse a la Figura 8.11). La información del color del agua, obtenida así, fué integrada a otras cartas de ayuda pesquera las cuales fueron preparadas por metereólogos- oceanógrafos trabajando a partir de una variedad de fuentes (referirse a la Figura 8.22). Los pescadores fueron capaces de obtener estos datos por correo o por transmisión de radio (facsimil y voz). | |
| Resultados y Conclusión: | Este programa demostró que datos derivados de satélite y datos convencionales sobre el medio ambiente marino, cuando son adecuadamente combinados y correlacionados, pueden ofrecer al pescador comercial herramientas prácticas que pueden resultar en la selección de la estrategia de pesua para operaciones más eficientes y económicas. Este programma encontró limitaciones en la operación debido a cobertura inconsistente del CZCS causada por la programación del satélite y la cubierta de nubes. Otros problemas estuvieron relacionados con los altos costos de la preparación de cartas del color del océano (aproximadamente 1,000 dólares cada una), y a la dificultad de transmitir las cartas a través de radio de alta frecuencia a las regiones cercanas a la costa. |
Figura 8.21 Carta enviada por un telecopiador a una estación transmisora de ratio facsimil para transmisiones subsecuentes a las embarcaciones pesqueras paticipantes.
Figura 8.22 Carta representativa generada como parte del esfuerzo demostrativo a pesquerías
| Referencia: | Feldman, G.C., 1986, Variability of the productive habitat in the Eastern Equatorial Pacific. EOS Transactions, American Geophysical Union, 67(9):106–8 |
| Técnica de Percepción Remota: | Percepción Remota por Satélite: Plataforma - Nimbus-7; Sensor - CZCS. |
| Objetivo: | Demostrar que los datos del color del océano obtenidos por satélite pueden ser utilizados para definir el grado espacial de la región de alta producción biológica (habitat productivo) en el Pacífico oriental ecuatorial (referirse a la Figura 8.23). Determinar el grado de variabilidad interanual en el área del habitat productivo y en la producción primaria estimada de la región. |
| Lógica Experimental: | Los cambios en el color del océano detectado por el CZCS, proporcionan una media cuantitativa de las concentraciones de pigmentos de fitoplancton en la capa superficial del océano. Estas concentraciones son un índice de la biomasa de fitoplancton y pueden estar empíricamente relacionadas a la producción primaria. El examen de una serie de imágenes de gran escala, que cubren el total del pacífico oriental ecuatorial, permite la determinación de las escalas temporal y espacial de los procesos oceánicos y de la variabilidad resultante en la distribución y abundancia de fitoplancton. El fitoplancton representa el primer eslabón en la cadena alimentaria y sus patrones de distribución en el tiempo y el espacio pueden indicar cómo los procesos oceanográficos regulan la producción primaria. |
| Método: | Una secuencia de secenas de CZCS fueron procesadas para derivar imágenes de la concentración de pigmentos del tipo de clorofila, corregistradas a una |
| cuadrícula espacial uniforme que cubre la región del pacífico oriental ecuatorial. Subsecuentemente, estas imágenes fueron compuestas para producir mapas estacionales del promedio de pigmentos | |
| para los períodos de invierno de 1978–79, 1979–80 y 1982–83. Finalmente, se realizó una comparación de los resultados obtenidos para cada uno de estos tres períodos, con referencia a estudios | |
| previos descriptivos y de modelación del medio ambiente del Pacífico oriental ecuatorial. | |
| Resultados: | Se encontró una coherencia significativa en la distribución y abundancia de fitoplancton, en ambos tiempo y espacio, dentro de cada uno de los tres períodos |
| considerados. Los estimados de producción primaria obtenidos de datos del CZCS, muestran una concordancia con aquellos obtenidos de muestreos de embarcaciones realizados en el mismo período. Las imágenes compuestas tiempo- | |
| espacio retienen las principales características observadas durante cada período, y parecen ser el mejor medio para cuantificar el alto grado de | |
| variabilidad interanual evidenciada por las imágenes. Esta señal interanual, fué encontrada mayor que la observada en escalas de tiempo más cortas utilizadas en la construcción de compuestos | |
| estacionales. Sorprendentemente, la mayor variabilidad ocurrió entre el período 1979–1980 y los otros dos períodos esto es, 18–79 y 82–83, los cuales realmente tienen características similares a pesar del evento de el Niño del período 82–83 | |
| (referirse a la Figura 8.24). En el invierno de 1979–1980, el área clasificada como habitat productivo (concentraciones de pigmento mayores a 1 miligramo por metro cúbico) fué de un | |
| orden de magnitud mayor que la de los otros dos invernos, alcanzando casi 30% del área de estudio versus 3–10% en 78–79 y 82–83 respectivamente. Por lo tanto, la pregunta principal presentada por este | |
| estudio no gira alrededor del Niño, sino en tratar de entender las razones de la variabilidad entre 78–79 y 79–80, ya que en estos períodos las condiciones a lo largo de la región han estado | |
| Conclusión: | caracterizadas como cercanas a lo normal (referirse a la Figura 8.25). Este trabajo demuestra el potencial de las mediciones de pigmento a través de percepción remota para la evaluación de |
| producción primaria y la magnitud del habitat productivo en una escala regional o global. Para el Pacífico oriental ecuatorial, hay evidencia de que puedan | |
| haber diferencias significativas atmoséricas y oceánicas de gran escala, aún cuando fenómenos del tipo del Niño no estén activos. Las variaciones en la fuerza, localización y tiempo de los | |
| flujos intensificados de corrientes submarinas (por ejemplo, las corrientes submarinas ecuatoriales y de Perú), podrían alterar los patrones de gran | |
| escala de las mezclas verticales y del influjo de nutrientes, esto es, surgencias a lo largo de la costa de perú que influencían la producción de fitoplancton y la población de peces sostenida por esta producción. Quizá el | |
| sistema es purgado periódicamente. Baja producción primaria durante ciertos períodos de tiempo, resulta en una reducción significativa en la abundancia | |
| de hervíboros tales como copépodos y anchovetas. La asociada reducción en la presión del consumo de pastos, podría permitir un gran incremento en la abundacia planctónica, si es acompañada de niveles suficientes de nutrientes. Un | |
| tipo de ciclo “de florecimiento y decadencia” podría ser establecido en el ecosistema de la región. La información cuantitativa derivada de imágenes de | |
| satélite, permite que sea estimada la producción primaria para toda el área de estudio, así como la producción proveniente de regiones espescíficas. El | |
| caracter repetitivo de la información hace posible seguir la evolución de esta producción. Estrategias de explotacion de | |
| recursos marinos pueden ser identificadas por dicho análisis. |
Figura 8.23 Mapa del Océano Pacífico oriental ecuatorial, que muestra las características principales de batimetría submarina.
Figura 8.24 Distribución de frecuencia acumulada de concentraciones de fitoplancton obtenidas de satélite (en miligramos por metro cúbico) respecto al porcentaje del área de la superficia total sin nubes, para cada rango de concentración en el Pacífico oriental ecuatorial, tal y como fué observado por el CZCS.
Figura 8.25 Distribuciones de frecuencias de concetraciones de fitoplancton obtenidas por satélite (en miligramos por metro cúbico) respecto al porcentaje de la superficie total sin de nubes cubierta por cada rango de concentración para la región o°–10°S, 87°–78°o, tal y como fué observado por el CZCS.
| Referencia: | Barale, V. et al., 1986, Space and time variability of the surface color field in the Northern Adriatic Sea. J. Geophys.Res., 91(C11): 12957–74 |
| Técnica de Percepción Remota: | Percepción Remota por Satélite: Plataforma - NIMBUS-7; Sensor - CZCS. |
| Objetivo: | Investigar la variabilidad del campo bio- óptico de la superficie en términos de la concentración de pigmento de fitoplancton obtenido a través de datos del CZCS y su correlación con posibles factores causales a lo largo de toda la cuenca norte del Adriático en escalas interanuales, estacionales y mensuales. |
| Lógica Experimental: | Una serie de tiempo de imágenes del CZCS corregidas y corregistradas, puede ser utilizada para proporcionar alguna estadística simple del campo de color de la superficie, describiendo la heterogeneidad de la distribución de fitoplancton. Los patrones de productividad primaria tienen características espaciales y temporales |
| asociadas con las principales propiedades oceanográficas de una cuenca como la del Mar Adriático de Norte. Al comparar estos patrones con un conjunto de factores ambientales, es posible investigar su relación con las condiciones y procesos que regulan la dinámica de la cadena alimentaria. | |
| Método: | Los datos disponibles del CZCS para 1979 y 1980 fueron utilizados para construir una serie de tiempo de dos años de imágenes visibles del norte del mar Adriático. Las imágenes originales fueron corregidas de la contaminación atmosférica, procesadas en mapas de concentración de pigmentos del tipo de clorofila y remapeados en una cuadrócula geográfica estandar con un pixel de resolución de aproximadamente 1 Km por 1 Km. Esto permitión de la media y la desviación estandar de las imágenes mensualmente y anualmente, y de dos secuencias de imágenes apropiadas para análisis de funciones ortogonales empíricas. Estas estadísticas, fueron comparadas con estadísticas análogas de temperatura del aire, velocidad del viento y escurrimiento costero. En particular, estimaciones cuantitativas de la escala espacial de los patrones dealta concentración de pigmento, derivados de imágenes promediadas mensualmente, fueron correlacionados con los correspondientes promedios de los flujos del principal río (el Po) que penetra el Norte del Mar Adriático. Los resultados fueron interpretados en términos del conocimiento oceanográfico establecido de la cuenca y de modelación numérica y experimentos de laboratorio. |
| Resultados: | Las concentraciones de pigmento de fitoplancton derivadas de datos del CZCS, exhibieron una alta correlación con las mediciones reales del mar llevadas a cabo durante siete estudios en el verano de ambos años. Una comparación del pigmento promedio de los campos de 1979 a 1980, indica un incremento en los valores de concentración y del grado espacial de las características costeras (referirse la Figura 8.26) Esta variabilidad pudiera estar relacionada a los diferentes patrones de influjo de nutrientes debidos al escurrimiento costero. La distribución de las características superficiales es consistente con un patrón general de circulación ciclónica aún cuando el color de la superficie no puede ser considerada como un trazador pasivo del flujo en cada caso. La heterogeneidad del pigmento parece estar gobernado por fluctuaciones de descargas de agua dulce. Los campos de viento dominantes no parecen tener efectos directos importantes. Las descargas del río Po resultan en una pluma que se esparce sobre la mayor parte de la cuenca norte con escalas positivamente correlacionadas con su flujo. Las escalas espaciales de la capa costera occidental en la cual está confinado el componente sur de la circulación ciclónica, están por lo contrario relativamente correlacionadas con el flujo del río Po y las escalas de la pluma (referirse a la Figura 8.27). Ambos resultados son consistentes con resultados teoréticos y experimentales, los cuales indican un balance dinámico Conclusión: entre la advección no lineal y la fricción de fondo, con la predominancia de uno de los dos efectos sobre bases alternantes. |
| Conclusión: | El análisis de series de tiempo de imágenes visibles puede ser una herramienta poderosa para la evaluación de condiciones ecológicas y relaciones en el medio ambiente marino. Para el sitio de prueba y para los dos años considerados en este estudio, el influjo de agua dulce del escurrimiento costero, tiene una influencia profunda sobre el campo de pigmentos adicionalmente a las condiciones termoalinas de la cuenca. El medio ambiente planctónico está significativamente afectado por variaciones de corto y largo plazo del escurrimiento, posiblemente como resultado de las variaciones asociadas del influjo de nutrientes. |
Figura 8.26 Condiciones promedio del campo del color de la superficie en el Mar Adriático Norte: 1979 (a) media y (b) desviación estandar de la concentración annual de pigmentos de fitoplancton; 1980 (a) media y (b) desviación estandar de la concentración anual de pigmentos de fitoplancton. En todas las imágenes, obtenidas de 35 escenas individuales del CZCS por año, la concentración alta de pigmentos (arriba de 2 mg/cu.m) son mostradas en rojo; concentraciones intermedias (entre 1 y 2 mg/cu.m) en amarillo y verde; concentraciones bajas menores a 1 mg/cu.m) en tonos de azul.
Figura 8.27 Comparación del flujo promedio del río Po (en metros cúbicos por segundo) con la escala de la pluma del río Po, y la escala de la capa costera occidental (en kilómetros) para el período de Agosto de 1978 a Diciembre de 1980. Las escalas de las características de la superficie de color son indicativas de regiones con may altas concentraciones de pigmento de fitoplancton (arriba de 1 mg/cu.m).
| Referencia: | Pringle, J.D. and R.E. Duggan, 1983, A remote sensing technique for quantifying lobster fishing effort. Can.Tech.Rep.Fish.Aquat.Sci., 1217: 16p. |
| Técnica de Percepción Remota: | Percepción Remota Aérea: Paltaforma-Aeronave (Azteca Pa-23); Sensor-Cámara Aérea. |
| Objetivo: | Determinar el esfuerzo pesquero de Langostas en la región Nueva Escocia- Fundy del Atlántico Canadiense con ayuda de fotografía aérea de color. |
| Lógica Experimental: | El esfuerzo pesquero de langosta, fué considerado proporcional al número de trampas en uso para un período de tiempo dado y una área específica. El número de trampas tuvo una relación directa con el número de boyas a las que estaban sujetas (1:1 en el presente estudio). Las boyas brillantemente coloreadas pueden ser identificadas en fotografías aéreas de color. |
| Método: | Basado en los resultados de una serie de experimentos, se decidió utilizar película de color positiva a una altitud de 915 metros (3,000 pies), dándole a las fotografías una escala de 1:6,000 y una cobertura de 1,840.2 metros cuadrados. Un estrecho de 2 km de línea costera a lo argo de la isla de Santa Margarita, Nueva Escocia, fué fotografiado utilizando una cámara aérea Fairchild k- 17 con un lente de 15.24 cm y un filtro Kodak HF-3. Un estudio de las boyas en la superficie fuétambién llevado a cabo para verificación en el mar. Utilizando una tabla digitizadora, las boyas identificadas en las fotografías fueron identificadas y mapeadas con un Sistema Geográfico de Información (referirse a la Figura 8.28). |
| Resultados: | Hubo una diferencia de 28.5% entre los datos reales en el mar y los conteos de la fotografía aérea; esto fué atribuído a las pobres condiciones del tiempo. En áreas donde el tiempo fué favorable, el error se redujo a 11.3% |
| Conclusión: | La fotografía aérea utilizando una cámara Fairchild-17 o Wild RC-8 con un lente de 15.24 cm, película positiva de color Kodak no. 2448 y un filtro Kodak HF-3, proporcionaron suficiente resolución para detectar boyas cuando la altitud máxima de vuelo fueron 915 metros y el ángulo solar fuémenor que 25°. |
| Recomendaciones: | 1. Los vuelos deben realizarse durante condiciones calmadas de tiempo para minimizar el error. |
| 2. Debe realizarse una evaluación del área de prueba para identificar otras pesquerías que utilicen el mismo tipo de boya. | |
| 3. Esta técnica es apropiada para la verificación de áreas geográficas críticas dada su precisión, rapidez y cobertura aérea. Sin embargo, su costo es relativamente alto. |
Figura 8.28 Mapa de localización de boyas - pesquería real
| Referencia: | Bour, W., L. Loubersac and P. Rual, 1986, Thematic mapping of reefs by processing of simulated SPOT satellite data: application to the Trochus niloticus biotope on Tetembia Reef (New Caledonja). Mar.Ecol.Prog.Ser., 34:243–9 |
| Técnica de Percepción Remota | Percepción Remota Aérea: Plataforma - Aeronave (SPOT simulado); Sensor-Radiómetro Deadalus (HRV Simulado). |
| Objetivo: | Determinar el tamaño potencial del stock de Trochus (Trochus niloticus) por medio de una evaluación de la extensión aérea de su habitat coralino. |
| Lógica Experimental: | La explotación de trochus (Trochus niloticus) es importante para los isleños del Pacífico. La concha genera la valiosa madre perla de la cual 2,000 toneladas fueron exportadas de Nueva Caledonia en 1978. El conocimiento del stock explotable requiere una buena estimación del área de la superficie ocupada por este gasterópodo. El trochus vive en aguas someras en bajos arrecifales consistente de corales muertos con muchas hoquedades y fragmentos de coral esparcido. Este tipo de fondo puede ser encontrado en la mayoría de las formaciones arrecifales en la laguna (arrecifes fronterizos, arrecifes de lagunas interiores y arrecifies de barrera). El medio ambiente habitado por los stocks de trochus representa una larga porción de los 20,000 Km² de la laguna de Nueva Caledonia. Sin embargo, es difícil tener acceso y por lo tanto, son requeridos métodos sinópticos de estimación como el SPOT. |
| Método: | En Diciembre de 1983 el Grupo para el Desarrollo de la Teledetección Aeroespacial (GDTA) coordinó el programa de simulación SPOT enfocado sobre Nueva Caledonia. Adicionalmente a la observación de medios ambientes arrecifales, el programa incluyó estudios batimétricos, identificación de sitios acuaculturales y estudios geológicos. El SPOT, lanzado en órbita heliosincrónica en Febrero de 1986, pasa verticalmente sobre Nueva Caledonia cada 26 días a las 10:15 hora local solar. Dada la observación nadir dèla misma área (60 × 60 Km²) del ecuador, puede ser observada 7 veces durante el ciclo de 26 días. La imagen simulada del SPOT, grabada antes del lanzamiento del satélite, fué lograda por métodos radiométricos utilizando un radiómetro aéreo Deadalus. Estos datos fueron reestructurados para dar una radiometría equivalente a la de los canales HRV. |
| Las diferentes respuestas espectrales de los cuatro canales son utilizadas para discriminar los diferentes tipos de arrecifes: | |
| Canal 1 0.50 – 0.59 verde 20 mts.de resolución | |
| Canal 2 0.61 – 0.69 rojo 20 mts. de resolución canal 3 0.79 – 0.89 (IF cer- cano) | |
| canal 4 0.51 – 0.73 Pancro- mático 10 mts. de resolución | |
| Los canales cerde y rijo penetran el agun a varies profundidades; son utilizados de manera conjunta para diferenciar las características subacuáticas a profundidades de 0 a 5 metros. A profundidades mayores, únicamente el Canal 1 (verde) permite que sean discriminados los tipos de fondo. El canal pancromático de alta resolución, proporciona características morfológicas. | |
| Una primera clasificación, definió 5 clases de pixels. La verificación marina y referencias a fotografía aérea en blanco y negro apoyaron estos cinco temas y áreas generales (referirse a la Figura 8.29). | |
| Los pixels de la clase identificada como plano arrecifal o cobertura de fondo duro, fueron aislados, analizados por componentes principales y clasificados. Cinco temas bionómicos fueron identificados y corroborados por identificación marina (referirse a la Figura 8.30). | |
| Conclusión: | El procesamiento de datos de imágenes de SPOT simulado, localizaron exitosamente el biotopo de trochus y permitieron el cálculo de las áreas de la superficie con razonable precisión. La repetitividad de la cobertura actual del SPOT, permitirá el monitoreo de los cambios del habitat con el tiempo. |
Figura 8.29 Arrecife de Tetembia: características generales.
Figura 8.30 Arrecife de Tetembia: características del fondo duro.
| Referencia: | Jensen, J.R. et al., 1980, Remote sensing techniques for kelp surveys. Photogramm. Eng. Remote Sensing, 46(6): 743–55. |
| Técnica de Percepción Remota: | Percepción Remota Aéera y por Satélite: Plataformas - Aeronaves, LANDSAT, SEASAT; Sensores - Cámara Aérea, Radar de Banda-X, LANDSAT MSS, Radar SEASAT Banda-L. |
| Objectivo: | Estudiar y monitorear los recursos de macroalgas gigantes frente a las costas de California, con imágenes obtenidas del LANDSAT, MSS, fotografía CIR, radar aéreo banda-X y radar SEASAT banda-L. |
| Lógica Experimental: | La firma espectral de Macrocystis pyrifera (macroalga) fué encontrada similar a la de vegetación terrestre naranja-café. En la región visible del espectro electromagnético, la absorción |
| de clorofila en la banda verde estuvo aparente con una reflectancia un poco mayor en el azul y el rojo. Las macroalgas reflejan 60–70% del flujo radiante incidente en la región entre 0.7–11.0 micrómetros. En contraste, elb agua absorbe la mayoría del flujo de radiación infrarrojo en esta región, proporcionando por lo tanto un buen contraste entre las macroalgas y el agua. | |
| Los sensores que son sensitivos a la diferencia espectral entre las macroalgas y el agua, incluye fotografía de color normal e infrarroja de color (CIR) y sistemas de barrido multiespectral. El radar puede ser utilizado también para discriminar fondo de macroalgas del océano, dada la existencia de una diferencia ya sea en la aspereza de la superficie o la constante dieléctrica entre las dos clases. Las macroalgas normalmente exhiben un relieve vertical de aproximadamente 1 a 2 cm sobre la superficie del agua, mientras que el océano calmado logra un relieve de superficie de cerca de 0.1 a 0.3 cm. Se presenta entonces la hipótesis de que esta diferencia en la aspereza de la superficie, es suficiente para discriminar entre macroalgas y agua en ciertas longitudes de onda del radar. | |
| Método: | Durante el período 1975 à 1977 se obtuvo un inventario de línea de base de fondos de macroalgas sobre bases cuatrimestrales con la ayuda de fotografía de color de gran escala (1:24,000) de 70 mm y fotografía aérea vertical CIR. En este estudio las fotografías de gran altitud CIR (1:125,000) fueron también obtenidas de una nave aérea U-2 de la NASA. Las fechas de la fotografía de gran altitud fueron seleccionadas para coincidir lo más cerca posible con las fechas de los inventarios a gran escala. |
| Las imágenes LANDSAT fueron obtenidas sobre bases repetitivas por 18 días y se condujeron procedimientos de clasificación para discriminar áreas de macroalgas respecto al agua. | |
| Una ventaja importante de los sensores remotos de microondas respecto a otros tipos, es su habilidad de obtener imágenes a través de la niebla. Se llevó a cabo un extensivo estudio de radar del objectivo marino con banda-X con un radar de banda-X horizontalmente polarizado a una altura de 6,500 pies. Un sistema de radar de apertura sintética banda-X, verticalmente polarizado, equipado con antenas de 16 pies y 8 pies, fué también volado simultáneamente a 5,500 pies. Las imágenes SEASAT-A también fueron analizadas para la detección de fondo de macroalgas. | |
| Resultados: | Las áreas de fondo de macroalgas calculadas por medio de fotografía de baja altitud, mostraron una gran congruencia con aquellas calculadas con fotografía de gran altitud. Estos resultados sugieren, que el análisis de fotografía aérea CIR de gran altitude, puede proporcionar mediciones precisas de la extensión del área de macroalgas. La |
| estimación derivada de imágenes del LANDSAT estuvo altamente correlacionada con la del inventario hecho por fotografía aérea. La naturaleza espectral de las macroalgas y del océano, fué notoriamente cosistente en su agrupamiento para tres de las cuatro imágenes LANDSAT. La separación de las macroalgas respecto del océano, fué debida solamente a la capacidad de penetración del agua de la banda 4. | |
| Las estadísticas obtenidas de los acres de algas cafés a partir de interpretación manual de imágenes de radar banda-X, proporcionaron una precisión relativa. Sin embargo, el sistema de apertura sintética consistentemente proporcionó sobreestimaciones mientras que el sistema de apertura real generó subestimaciones. Estadísticas del área en acres de algas marinas derivadas convencionalmente, no estuvieron disponibles para compararlas con aquellas obtenidas de datos del SEASAT-A. Sin embargo, se demostró que las firmas del radar del SEASAT pueden ser utilizadas para estudios precisos de macroalgas. | |
| La diferencìa más notoria entre las imágenes de las bandas X y L, fué la reversión de la firma entre las macroalgas y el océano. En las imágenes de banda-X, las macroalgas fueron más brillantes y el agua más obscura, mientras que en imágenes de la banda-L estaban obscuras y el agua brillante. | |
| Conclusión: | Este estudio mostró que la fotografía de gran altitud CIR (referirse a la Figura 8.31) y las imágenes de radar de la banda-X, pueden proporcionar datos del área de extensión de las macroalgas con un nivel de precisión aproximadamente igual al de inventarios convencionales de gran escala. Los datos LANDSAT (referirse a la Figura 8.32) también proporcionan estadísticas precisas si la subestimación consistente es corregida a través de una ecuación lineal simple. Dados estos resultados, los sensores multiespectrales en los 80's ofrecen un potencial para el monitoreo de recusos renovables de macroalgas. |
Figura 8.31 Ejemplo de una fotografía CIR de gran altitud (escala original 1:125,000) manualmente interpretada en un estudio de áreas de macroalgas para cuatro fechas.
Figura 8.32 Estudios de áreas de macroalgas obtenidos de cuatro fechas de imágenes procesadas por el satélite LANDSAT.
| Referencia: | Belsher, T. and M. Viollier, 1984, Thematic study of the 1982 SPOT simulation of Roscoff and the west coast of the Contentin peninsula (France). In Proceedings of the Eighteenth International Symposium on remote sensing of environment, Paris, France. Ann Arbor, environmental Research Institute, pp.1161–6 | |
| Técnica de Percepción Remota: | Percepción Remota Aérea: Plataforma - Aeronave (SPOT Simulado); Sensor- HRV. | |
| Objetivo: | Proporcionar una evaluación cuantitativa de la cobertura de pastos marinos y determinar la confiabilidad de la técnica para la diferenciación de especies. | |
| Lógica Experimental: | El sensor HRV (Alta Resolución Visible) del SPOT, está primariamente diseñado para observación terrestre. Las especies de pastos marinos en las zonas de intermareas, al igual que la vegetación terrestre pueden ser clasificadas de acuerdo a sus reflectancias espectrales particulares. La resolución espacial del HRV (20 m) permite la discriminación de relativamente pequeños parches de pastos marinos. | |
| Método: | El intervalo de zona fué inicialmente aislado para su análisis a través de la remosión de los datos de agua y tierra de la imagen. El agua tiene muy baja reflectancia en el infrarrojo cercano y los pixels correspondientes son reconocidos a través de simplemente atravesar el umbral del canal 3 (790–890 nm). Para la tierra, son requeridas operaciones interactivas para sobreponer la línea de costa a partir de cartas precisas. | |
| Una imagen derivada fué generada a través de calcular el índice de vegetación Iv : | ||
| Iv = CH3/CH3 -/+ CH2/CH2 CH2 (610 – 680 nm)/(790 – 890 nm) | ||
| donde CH2 y CH3 se refieren a los datos brutos de los canales correspondientes. A partir de aquí, el atravesar el umbral de esta imagen lleva a la identificación de las zonas de producción de algas ya que los pixels de no-vegetación estuvieron caracterizados por valores de este índice relativamente muy bajos. | ||
| Una transformación de componentes principales se llevó a cabo sobre los datos de la zona de producción de pasto del canal 3, para identificar agrupamientos de pixels de firmas espectrales similares. Posteriormente, estas firmas espectrales fueron relacionadas a especies individuales o tipos de vegetación dominantes a través de correlación con datos observados en el campo. | ||
| Conclusión: | El índice de vegetación antes mencionado, podría proporcionar una estimación de la cobertura de pastos marinos para un área de pixels del SPOT. El análisis de componentes principales, permite la identificación de cinco o seis especies. Referirse a la Figura 8.33, que muestra las áreas de estudio después del procesamiento digital. Los colores pueden ser interpretados de la forma siguiente: | |
| verde | = | Fucus (versiculosos serratus) y |
| azul | = | Ascophyllum nodosum |
| amarillo | = | Sargassum muticium |
| naranja | = | Ulva y Enteromorpha |
| café | = | Pelvetia canaliculata |
Figura 8.33 Procesamiento digital de una imagen SPOT. Cada color representa un tipo particular de pasto marino.
| Referencia: | Armstrong, R. A., 1983, Marine environments of Puerto Rico and the Virgin Islands: automated mapping and inventory using LANDSAT data. Caribbean Fishery Management Council, 37 p. |
| Técnica de Percepción Remota: | Percepción Remota por Satélite: Plataforma - LANDSAT; Sensor - MSS. |
| Objectivo: | Explorar la posibilidad de discriminar comunidades marinas de Puerto Rico y las Islas Vírgenes con imágenes LANDSAT. |
| Lógica Experimental: | Las diferentes firmas espectrales asociadas con la vida de plantas sumergidas y arrecifes en mares costeros, pueden ser utilizadas para diferenciar comunidades marinas. |
| Método: | Imagenes del LANDSAT con menos de 30% de cobertura de nubes, fueron analizadas para discriminar arrecifes coralinos y otras grandes comunidades marinas de Puerto Rico y las Islas Vírgenes. |
| Se demostró que un cambio en el modo del sensor de bajo aumento a alto aumento causó un incremento de 25% en el poder de penetración del agua, de 6 m a 8 m. | |
| Las imágenes digitales utilizadas en las clasificación de comunidades marinas fué sujetada a unos procedimientos de preprocesamiento para eliminar las distorsiones causadas por la atenuación atmosférica (distorsión radiométrica) y la curvatura de la tierra (distorsión geométrica). | |
| Las clasificaciones supervisadas con áreas de capacitación para usuarios definidos, fueron llevadas a cabo para imágenes de San Juan donde existían mapas batimétricos y topográficos actualizados disponibles para la selección de áreas de capacitación. El mar alrededor de San Juan fué clasificado en 6 regiones utilizando un sistema de análisis digital de imágenes. Utilizando las firmas espectrales obtenidas de la imagen de San Juan, el mar alrededor de Culebra y Vieques Fué clasificado en 5 regiones, Santa Cruz en 7 regiones y Puerto Rico este y norte en 6 regiones cada uno. | |
| Resultados: | El mar alrededor de San Juan fué clasificado de la forma siguiente: (referirse a la Figura 8.34): |
| Clase de Agua 1- agua profunda 18–31 m; | |
| Clase de Agua 2- contorno de 18 m; | |
| Clase de Agua 3- contorno de 18 m con vegeteción sumergida; | |
| Clase de Agua 4- fondo somero de arena; | |
| Clase de Agua 5- arrecife de coral fronterizo; | |
| Clase de Agua 6- arrecife de coral a una profundidad de 4–6 m. | |
| Un cierto grado de error de clasificación fué encontrado en la clase de agua 4; aunque el fondo arenoso somero fué correctamente indentificado en el área de San Juan, crestas de arrecifes coralinos fueron identificados en esta clase de agua alrededor de Santo Tomás, Santa Cruz y Culebra. | |
| La clasificación terrestre fué generalmente no exitosa aunque grandes áreas de vegetación de manglar fueron clasificadas con precisión en Puerto Rico utilizando procedimientos de clasificación híbridos supervisados y no supervisados. | |
| Conclusión: | La resolución de las imágenes MSS del LANDSAT fueron encontradas adecuadas para la discriminación de grandes comunidades marinas tales como arrecifes coralinos. Con imágenes de bajo aumento, pudieron ser clasificadas, con precisión características sumergidas hasta una profundidad de 6 m. |
| Recomendaciones: | 1. Unicamente imágenes con alto aumento de clasificación, de alta calidad de bandas para el MSS-4 y MSS-5, deben ser utilizadas para estudios de ambientes costeros y usos marinos generales. |
| 2. La primera corrida de clasificación inicial debe realizarse en un área que sea familiar al usuario o con información adecuada del campo. | |
| 3. Los datos MSS del LANDSAT son útiles para el estudio de grandes comunidades marinas en un rango de profundidad de 0–5 m. Las características sumergidas que sean relativamente pequeñas y características sumergidas que tengan rangos batimétricos más profundos, permanecerán sin clasificación. En tales casos, debe ser usado un MSS aéreo de alta resolución con varias bandas estrechas en el rango de 0.4–0.7, o el Mapeador Temático el cual tiene 3 bandas en el rango de 0.4–0.7 micrómetros (contrario a las dos del MSS LANDSAT) y una resolución más alta (30m). |
Figura 8.34 Imagen clasificada de San Juan, Islas Vírgenes de los Estados Unidos.
| Referencia: | Middleton, E.M. and J.L. Barker, 1976, Hydrographic charting from LANDSAT satellite: a comparison with aircraft imagery. In Oceans '76. Second combined conference, Marine Technology Society / Institute of Electrical and Electronics Engineers. New York, IEEE Inc. and Washington, D.C., MTS, (CH 1118–90 EC) : 6 p. |
| Técnica de Percepción Remota: | Percepción Remota Aérea y por Satélite: Plataformas - LANDSAT-2, Aeronave U-2; Sensores - MSS, OCS (Barredor del Color Oceánico). |
| Objetivo: | Identificar, cuantificar y aislar de otros factores, información de la profundidad para permitir el estudio de fenómenos transitorios sobrepuestos tales como la marea roja. En la búsqueda de este objetivo, una aplicación adicional de considerable mérito, el mapeo hidrográfico de áreas costeras fué reconocida. |
| Lógica Experimental: | El análisis de imágenes producidas por el MSS del LANDSAT-2 y el OCS en una aeronave U-2 reveló que la información relacionada a la profundidad representa la principal contribución a la radiancia total grabada en aquellos canales de los sensores de satélite/aeronave, que son esperados como más valiosos para la detección de fitoplancton y sedimentos. |
| Método: | Imágenes LANDSAT-2 del Golfo de México y la Bahía de Tampa fueron analizadas para la elaboración de cartas hidrográficas. Todas las imágenes utilizadas (excepto una) fueron grabadas en modo de alto aumento. |
| Cobertura simultánea fué proporcionada por el Barredor del Color del Océano volado a una altitud de 20 Km sobre una aeronave U-2. Una subárea de las imágenes de ambos OCS y MSS a lo largo de la costa occidental del Florida fué seleccionada para un estudio intensivo. Debe notarse que el OCS fué subsecuentemente denominado Barredor de Color de la Zona Costera (CZCS). | |
| Resultados: | La profundidad fué discriminada efectivamente con imágenes del MSS-4 (canal 4 – 0.5 a 0.6 micrómetros) del LANDSAT, tomadas en modo dè alto aumento. Fueron reconocidos los contornos hasta una profundidad de cuando menos 8 m, con un error de 10% sobre una intensidad de radiancia de 42 niveles de gris. Un rango de 26 niveles de gris del MSS-5 (0.6 a 0.7 micrómetros) proporcionó información de la pronfundidad de cuando menos 5 m con 10% de error. |
| La cobertura simultánea del OCS y del MSS el 19 de Septiembre de 1975, proporcionó una buena oportunidad para comparar los resultados de los dos sensores. Los canales 4 y 5 del OCS se encontraron como más sensitivos para la discriminación de la profundidad o de factores relacionados a la profundidad. La mayor sensibilidad, indicada por un rango de intensidad de radiancia de 56 niveles de gris, fué encontrada en el OCS-4 el cual midió profundidad hasta cuando menos de 12 metros con 5% de error (referirse a la Figura 8.35). | |
| Conclusiones y Recomendaciones: | Los canales disponibles de dos sensores remotos fueron analizados espacial y temporalmente respecto a su capacidad para discernir información batimétrica. El OCS-4 proporcionó la penetración de mayor profundidad y la discriminación con el menor error estimado; por lo tanto es recomendado para mapeo hidrográfico de pequeña escala de áreas costeras con fondos arenosos. |
| El MSS-4 del LANDSAT en modo de alto aumento es recomendado cuando el mapeo de una escala de 1:80,000 o menor es adecuado. Profundidades del fondo y el logaritmo de las intensidades de la radiancia fueron encontrados relacionados por una ecuación lineal para profundidades hasta de 12. metros. Esto muestra la posibilidad de la estimación de la profundidad en este rango, dados varios valores de radiancia. |
Figura 8.35 Carta de contrno de profundidad (5 m) en el sitio de estudio en comparación con la impresión binaria del pátrón de distribución de valores de radiancia del OCS-4, para un sólo nivel de gris en este rango.
| Referencia: | Roy, S.E., 1978, Sea surface temperature and related measurements of the South Caribbean Sea, utilizing GOES, NOAA and GOSSTCOMP data for locating structures. In Proceedings of the Seventh annual remote sensing of earth resources conference. Tullahoma, Tennessee, University of Tennessee, Space Institute, pp.261–87. |
| Técnica de Percepción Remota: | Percepción Remota por satélite: Plataformas - GOES, NOAA; Sensores - VISSR, VTPR, VHRR (Grabador de Muy Alta Resolución), SR (Radiómetro de Barrido). |
| Objectivo: | Determinar la temperatura superficial del mar (SST) y las mediciones relacionadas asociadas con corrientes oceánicas y estructuras tales como surgencias y remolinos a través del análisis de imágenes de los satélites GOES y NOAA. |
| Lógica Experimental: | La temperatura de un objeto está relacionada con la radiación IR proveniente de él. A partir del lanzamiento del primer satélite NOAA, el Servicio Nacional de Satélites Ambientales (NESS) ha desarrollado un proceso para convertir datos IR en información de la temperatura de la superficie del mar. Subsecuentemente, el procesamiento interactivo de datos del satélite NOAA, utilizando datos de atenuación atmosférica obtenidos de un Radiómetro de Perfil de Temperatura Vertical (VTPR), a conducido a un mejoramiento de la calidad de las mediciones de SST. Una mejoría adicional de los procedimientos analíticos condujo al desarrollo de un modelo operacional y altamente flexible llamado Computación Global Operacional de la Temperatura de la Superficie del Mar (GOSSTCOMP) el cual permite una rápida retroalimentación y actualización. |
| Método: | Los datos para este estudio fueron obtenidos de un satélite geoestacionario de la serie SMS/GOES y distribuídos por NESS. Los datos visibles de IR del Radiómetro de Barrido Giratorio, grabados en cinta y transmitidos por línea telefónica para recepción por facsimil, fué la principal fuente de datos para el área de estudio del Mar Caribe. |
| Las mediciones de la temperatura de la superficie fueron obtenidas por análisis estadístico de histogramas. Las correcciones por atenuación atmosférica fueron calculadas a partir de datos del VTPR. | |
| Sin embargo, las mediciones cuantitativas de la superficie del mar y de la superficie de la tierra, están todavía afectadas por ruido, la extensión de las nubes y la bruma en el área de retorno y el contenido de humedad de la atmósfera. Adicionalmente, la condición del estado del mar, la reflectancia de la superficie, etc., influencían la precisión de las mediciones de temperatura de la superficie del mar. Para un monitoreo temporal preciso de los fenómenos oceánicos, las imágenes tenían que estar geométricamente corregidas; se utlizaron marcadores terrestres para propósitos de registro preciso. | |
| Resultados: | Los resultados muestran que las cartas (GOSSTCOMP) obtenidas semanalmente, fueron demasiado amplias para discernir alguna estructura local. Sin embargo, las imágenes digitalmente realzadas claramente mostraron las SST y definieron la mayoría de las estructuras. El programa de realce digital con incrementos de 0.5°C en 12 pasos, sobre un rango de 6°C, fué encontrado como el más conveniente para el uso general de datos GOES y NOAA en la región sub- tropical. |
| Conclusión: | Las imágenes IR térmicas del SMS/GOES pueden ser utilizadas para derivar SST sobre bases operacionales en la región del mar Caribe. Los datos de la serie NOAA, aunque de mayor resolución, no pueden ser adquiridos y analizados de manera costeable en tiempo real cercano. Sin embargo, dado el exceso de nubes, el contenido de humedad de la atmósfera y un generalmente alto albedo sobre los sub- trópicos, los datos VTPR obtenidos de la serie NOAA son esenciales para la corrección de la atenuación atmosférica en imágenes MSS/GOES. |
| Referencia: | Mattie, M.G. and D.E. Lichy, 1980, SEASAT detection of waves, currents and inlet discharge. Int.J.Remote Sensing, 1(4):377–98. |
| Técnica de Percepción Remota: | Percepción Remota por Satélite: Plataforma - SEASAT; Sensor - SAR. |
| Objetivo: | Demostrar la capacidad del Radar de Apertura Sintética (SAR) del SEASAT para obtener imágenes de ciertos fenómenos costeros y cercanos a la línea de costa durante órbitas específicas. |
| Lógica Experimental: | Dado que las longitudes de onda del radar no penetran la superficie del mar, el patrón de dispersión reflejado indica su condición. Los vientos de la superficie son claramente distinguibles en adición a las interacciones de la superficie, tales como: corrientes, remolinos y estelas de barcos, las cuales tienen poca relación con el viento. |
| Método: | Pato X fué un experimento de 2 meses conducido durante Agosto a Octubre de 1978 frente a las costas de los Estados Unidos para probar el SAR del SEASAT. Para la verificación de las imágenes SAR del SEASAT fueron utilizados varios sensores que incluyeron imágenes fotográficas aéreas y de radar, imágenes metereológicas de satélite, radares terrestres y medidores de ondas convencionales. |
| Resultados y Conclusiones: | El conjunto de datos obtenidos por el SAR del SEASAT (órbita no. 974, 1339), aunque relativamente esparcidos, contenieron un gran detalle de información de una variedad de fenómenos que incluyen corrientes oceánicos, olas de la superficie del océano y flujos de descargas costeras. Las olas oceánicas con alturas tan bajas como 0.1 m. y sus bajos de arenas fueron capturados en las imágenes. El huracán Ella pasó 300 Km al este del barrido del SAR en Cabo Hatteras y sus efectos fueron observados. |
| Las imágenes SAR del SEASAT permitieron identificar la frontera de la corriente del Golfo y las características de los remolinos. La hidráulica de los influjos costeros y los niveles de agua de los pantanos fueron también observados en las imágenes SAR. Los otros fenómemos identificados en las imágenes SAR del SEASAT incluyeron: difracción de las olas, ondas del fondo arenoso, características hidrográficas y olas internas. El SAR del SEASAT también suplementó información obtenida por otros instrumentos que están limitados por el tiempo, tales como fotografía IR. | |
| La Figura 8.36 muestra en una imagen digitalmente procesada, algunos de la multitud de fenómenos que han sido notados en las imágenes SAR. Las regiones obscuras generalemnte corresponden a vientos de la superficie baja. Un sistema de mareas de baja energia con longitudes de onda de 200 m, viaja a través del área proveniente del sureste. |
Figura 8.36 Imagen SEASAT SAR (resolución de 25 metros, dimensión horizontal 100 kilómetros).
| Referencia: | Tanaka, S. et al., 1983, Accuracy of direct measurement of mean surface water velocity of the Kuroshio using multi-temporal NOAA-6 imageries. In Proceedings of the Seventeenth International Symposium on remote sensing of environment, Ann Arbor, 1983. Ann Arbor, Michigan, Environment Research Institute, pp. 933–44. |
| Técnica de Percepción Remota: | Percepción Remota por Satélite: Plataforma - NOAA - 6; Sensor - AVHRR. |
| Objetivo: | Determinar la velocidad del agua superficial de la corriente del Kuroshio utilizando el método de “Marca del Mar” en imágenes del NOAA-6. La “Marca del Mar” es un patrón de puntos sobre la superficie del mar, que puede ser identificado en cuando menos dos imágenes consecutivas. |
| Lógica Experimental: | Los movimientos de las “Marca del Mar” muestran la dirección de las corrientes. Estas “Marcas del Mar” tienden a mantener su configuración exacta, ya que el agua se mueve como una masa. |
| Siguiendo los puntos prominentes de los frentes o de los centros de los remolinos, proporciona los vectores de corrientes necesarios. | |
| Método: | Dos imágenes NOAA-6/AVHRR grabadas el mismo día fueron utilizadas en este estudio (referirse a la Figura 8.37). La diferencia de tiempo entre estas dos escenas fué de 11 horas 17 minutos. Ambas escenas fueron mapeadas en relación al sistema de coordenadas terrestres para medir con precisión los vectores de velocidad. Fueron utilizados puntos de control terrestre en los procedimientos de mapeo. |
| Los mapas producidos por este método contienen un error máximo de 0.2 mm, independientemente de la escala de mapeo, esto es, un error de únicamente 600 metros en distancia horizontal en un mapa de 1:3,000,000. | |
| Resultados: | Dadas las diferencias de temperatura de Kuroshio y el agua circundante, pudieron ser identificados frentes claros a través de las imágenes. Adicionalmente, remolinos oceánicos probablemente generados en la parte somera del fondo marino al sur de la lsla Tanegashima, fueron reconocidos y los movimientos de sus puntos prominentes fueron trazados en las imágenes consecutivas. Las distancias que estos puntos movieron en un intervalo de 11 horas 17 minutos fueron utilizadas para calcular la velocidad promedio del remolino. |
| Los fenómenos de corrientes marinas fueron encontrados como variables en intervalos de 12 horas. La precisión de la medición de la velocidad promedio del agua superficial, estuvo dentro de 0.1 nudos basado en una supuesta “Marca del Mar” con precisión de orientación de “2.0 pixels”. | |
| Conclusiones: | La precisión de la medida de la velocidad promedio de la superficie de una corriente oceánica tal como la de Kuroshio depende lo siguiente: |
| a) habilidad de reconocer puntos especiales flotantes en ambas imágenes NOAA-6/AHVRR grabadas en el mismo día; | |
| b) la necesidad de integrar (o mapear) las imágenes NOAA-6/AVHRR en un sistema de coordenadas terrestre. Los puntos de control terrestre necesarios para esta transformación deben ser tomados de puntos uniformemente dispersos dentro de la escena. |
Figura 8.37 Método de búsqueda de marcas para medición del vector de corrientes
